杜紅梅,王明春
(1.湖南農業大學 商學院,湖南 長沙410128;2.湖南農業大學 理學院,湖南 長沙410128)
世界經濟進入后工業化和信息時代,知識經濟迅猛發展。知識和人才己經成為新時代的兩大支點[1],而人才作為知識的創造者、承擔者、傳播者、使用者,其數量和質量,特別是其高層次的創新能力,正在成為制約經濟增長和社會進步的關鍵因素。因此實現由高投入、高產出、高排放的“粗放型”經濟增長模式向低碳化的“集約型”經濟增長模式轉變,意味著要提高投入產出效率,減少資源的浪費,必須依賴科技進步,而科技進步又必須依靠科技創新人才。制造企業是國家創新體系的重要主體,是提升我國創新能力、建設創新型國家的中堅力量,也是實現科技支撐經濟社會發展的重要載體。2013 年湖南規模以上工業企業13 598 個,中小微企業13 383 個,占98.42%,是湖南工業企業的主體;從行業來看,2013 年湖南規模以上制造企業的主營業務收入占工業的89.29%[2]。因此,對湖南以中小規模為主體的制造業創新人才的投入產出效率進行分析,一方面為指導中小企業科技人才隊伍建設,創新科技人才培養機制提供依據;另一方面對于監測科技人才支撐經濟社會發展具有重要的意義。
C2R 模型是美國著名運籌學家A·Charnes、W·W·Cooper、E·Rhodes 等學者在“相對效率評價”概念基礎上發展起來的一種新的系統分析方法,即數據包絡分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)。它主要采用數學規劃方法,從投入與產出的角度來評價決策單元(Decision Making Units,DMU)的相對有效性。其中對于某個選定的DMUi0,以產出為導向的可變規模模型為:

從對創新效率的研究來看,各類研究者基本上都是從投入產出角度構建評價指標的。從投入產出角度設計評價指標,體現了科技活動的鏈條式過程,把創新活動的實現看作是一個從創新資源投入到產出的整合過程。科技投入產出相對效率評價指標一般包括兩種:絕對數指標和相對數指標,前者反映規模,后者反映強度(見表1)。

表1 湖南制造企業創新人才投入產出效率模型指標
1.制造業創新人才投入產出效率
由于36 個工業行業的性質與特征不同,若放在一起分析創新人才投入產出效率不太妥當,本文將36 個二位數工業行業按照國民經濟分類標準(GB/T 4754-2002)分為采掘業、制造業和電力、燃氣及水的生產與供應業三個大類,選擇屬于制造業的31 個部門作為研究分析對象。根據以產出為導向的可變規模模型,利用DEA 軟件Deap2.1,輸入31 個湖南省規模以上制造業2013 年相關統計數據,計算出湖南規模以上制造業創新人才的投入產出效率,結果見表2。其中,技術效率表示決策單元創新人才投入產出效率的綜合評價值,其值越大,表示投入產出效率越高;其值越小,表示相對于其它決策單元投入產出效率越低。

表2 湖南規模以上制造業科技人才投入產出效率分析
從數據結果來看,2013 年湖南制造企業創新人才投入產出效率呈現出以下特征:
(1)制造行業整體創新人才投入產出效率低
若將效率值劃分為低效率(0-0.5]、中等效率(0.5-0.8]、高效率(0.8-1.00]三個等級,則湖南制造業創新人才投入產出綜合效率的平均值為0.471,說明行業整體水平低。從表2 可以看到,全省31 個規模以上制造業中,效率值為1 的僅有煙草制品業、非金屬礦物制品、專用設備制造業3 個部門,說明這3 個部門的科技人才投入產出是有效率的;另加上效率值在0.9 以上的石油加工與煉焦和核燃料加工業、運輸設備制造業2 個部門,處于高效率的總共才5 個部門,僅占制造業部門的16.12%;中等效率的部門有7 個,分別是紡織服裝與服飾業、化學原料和化學制品制造、化學纖維制造、有色金屬冶煉和壓延加工、通用設備制造、電氣機械和器材制造、計算機等電子設備制造業;綜合效率值低于0.5 以下的有19 個部門,占比達61.29%。
(2)資本、技術密集型行業純技術有效,規模無效
石油加工與煉焦和核燃料加工業、化學纖維制造、運輸設備制造業、其他制造、廢棄資源綜合利用、金屬制品與機械和設備修理業6 個部門純技術有效,規模無效,說明這些部門在現有規模下,既不存在創新人才過量投入,也不存在創新產出不足。但其部門規模和創新人才投入、產出不相匹配,石油加工與煉焦和核燃料加工業、化學纖維制造、其他制造業、廢棄資源綜合利用、金屬制品與機械和設備修理業需要進一步擴大規模,與其創新人才投入、產出相匹配,而運輸設備制造業需要適當縮小部門規模,加大創新人才投資管理。
(3)勞動密集型和某些資本密集型行業既技術無效又規模無效
食品工業、紡織工業、木材加工業、造紙工業、冶金工業、機械工業等22 個部門既非技術有效又非規模有效。對于這些部門不僅要調整其創新人才的投入規模,進而提高資源利用率,還要注重創新人才內部結構和比例的優化。
(4)一些資本、技術密集型行業創新人才要素的生產效率不高
醫藥制造、黑色金屬冶煉和壓延加工業、金屬制品、汽車制造、電氣機械和器材制造、電子設備制造業、儀器儀表制造業、紡織業這8 個部門科技創新人才投入產出想要達到DEA 有效狀態,應提高創新人才要素的生產效率。
本研究所界定的湖南31 個制造業部門科技創新人才的投入產出效率是相對效率優化的,即通過減少投入要素指標值或者增加產出要素指標值,使非DEA 有效部門達到現有DEA 有效部門的投入產出水平。表3 為22 個在純技術效率和規模效率方面均無效的部門要素調整方案。根據這一計算結果,可以使有關部門和企業管理決策者明晰如何提高科技創新人才的投入產出效率。

表3 湖南規模制造企業科技人才投入產出效率優化值
從表3 可以看出:第一,湖南制造業R&D 人員投入冗余比較普遍。農副加工、紡織業、家具制造、造紙制品、化學工業、醫藥制造、黑金加工、有金加工、通用設備、汽車制造、電氣機械、電子設備12 個部門都存在R&D 人員投入冗余。第二,創新人才產出不足具有普遍性。22 個在純技術效率和規模效率均無效的部門都存在產出不足。
2.湖南食品行業創新人才投入產出效率

表4 湖南規模以上農產品加工業創新人才投入產出效率
作為農業大省的湖南,具有發展與提升食品業競爭力的巨大潛力。從表4 可以看出:(1)湖南農副產品加工業創新人才純技術效率=0.44,規模效率=0.963,規模報酬遞增。從產出來看,第1 產出有效發明專利有246.79 件不足,第2 產出新產品銷售收入有339.19 億元的不足,第3 產出新產品銷售收入占比有0.59%不足;從投入來看,第2 投入R&D 人員有887.72 萬的冗余,即湖南農副產品加工業R&D 人員有887.72 萬沒有充分發揮作用。湖南農副產品加工業一方面需要大力解決創新人才使用效率低的問題,另一方面要提高創新人才的創新效率。(2)湖南食品制造業創新人才純技術效率為0.229,規模效率為0.994,規模報酬遞增。從產出來看,第1 產出有效發明專利有468.30 件不足,第2 產出新產品銷售收入有399.29 億元的不足,第3 產出新產品銷售收入占比有0.48%不足;從投入來看,第1 投入R&D 全時當量有49.11人年的冗余,即湖南農副產品加工業有49.11 人年沒有充分發揮作用,同樣需要大力解決創新人才使用效率較低的問題,同時要提高食品制造業創新人才的創新效率。(3)湖南飲料業創新人才純技術效率為0.307,規模效率為0.912,規模報酬遞增。從產出來看,第1 產出有效發明專利有169.63 件不足,第2 產出新產品銷售收入有181.41 億元的不足,第3 產出新產品銷售收入占比有0.22%不足;從投入來看,第1 投入R&D 全時當量有0.49人年的冗余,即湖南飲料業的主要問題是創新人才的創新效率不高。
在構建出湖南科技創新人才的投入產出效率指標體系的基礎上,通過數據包絡分析(DEA)法對其科技創新人才的投入產出效率進行綜合評價,基于數據分析結果,提出以下建議:
決定工業化進程的觀念文化因素具有長久的重要作用。我國著名學者金碚在中國工業發展報告(2012)的序言中說道:決定工業化進程的三個基本因素是要素稟賦條件、科學技術運用、觀念文化特質,作為一個后發的工業化國家,中國經濟發展特別是工業發展,首先發揮了工業化第一個基本因素的作用,在改革開放的體制轉化中獲得了30多年的巨大工業發展成就。在成為世界制造業規模最大的經濟大國后,科學技術的作用將變得越來越具有決定性,技術模仿的空間將越來越窄,技術創新的作用也就越來越突出,自主技術創新尤其是在核心技術上的突破和自主知識產權的積累成為推進中國工業化越來越重要的決定性因素。而更具長遠和決定意義的則是,能否形成長期支撐產業國際競爭力的工業文明,尤其是現代制造文明的社會心理和社會及企業文化氛圍[4],因此步入新型工業化道路的湖南,首先應該進行思想觀念的轉型。
美國經濟學家熊彼特在《經濟發展理論》一書中指出:經濟發展的原因在于創新,而推動創新活動的主體就是企業家。具有創新精神的企業家是推動創新的關鍵資源之一[5]。因此,湖南要建立健全培養企業家創新精神的發展機制,鼓勵并支持企業家為創新所作的決定與策略,為企業創新提供良好的服務,為企業家創新精神的培育提供政策環境。設立“企業家創新領導力發展計劃專項資金”,有計劃地資助重點行業的企業家進行系統培訓,造就具有卓越創新精神和超強創新意識的企業家隊伍。
激發技術創新內生動力,要求企業形成完善的運行機制。因此,企業應制定與創新人才管理相匹配的產權制度、公平的競爭制度和提供寬松的工作環境,激發人才的創新熱情。重視挖掘人才資源的熱情、忠誠度等無形資本,充分尊重員工的自主創造性,為企業創新注入創新動力。
[1]丁剛,羅暖.省域創新型科技人才隊伍建設的投入產出效率評價及其空間關聯格局分析:基于DEA 模型和LISA 方法[J].西北人口,2012,33(4):13-16.
[2]湖南省統計局.湖南統計年鑒2014[M].北京:中國統計出版社,2014:479-482.
[3]魏權齡.數據包絡分析[M].北京:科學出版社,2004:30-45.
[4]中國社會科學院工業經濟研究所.2012 中國工業發展報告:“十二五”開局之年的中國工業[M].北京:經濟管理出版社,2012:2-3.
[5]熊彼特.經濟發展理論[M].北京:商務印書館,1990:8-12.